W3-Professur "Intelligente Signalverarbeitung" INSTITUT FÜR SIGNALVERARBEITUNG UND SYSTEMTHEORIE 01.10.2027 Die Universität Stuttgart ist eine führende technisch orientierte Universität in Deutschland in einer der bedeutendsten Hightech- und Industrieregionen Europas. Sie ist verlässliche Arbeitgeberin, Partnerin für Technologietransfer und steht für die interdisziplinäre Integration von Ingenieur-, Natur-, Geistes- und Wirtschafts- und Sozialwissenschaften auf der Grundlage disziplinärer Spitzenforschung. An der Universität Stuttgart ist in der Fakultät für Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik eine W3-Professur "Intelligente Signalverarbeitung" zu besetzen. Die Professur ist am Institut für Signalverarbeitung und Systemtheorie (ISS) angesiedelt und soll das Themenfeld Intelligente Signalverarbeitung in Forschung und Lehre vertreten. Die gesuchte Person muss im Bereich Intelligente Signalverarbeitung und dessen Anwendungen erfahren, wissenschaftlich international ausgewiesen und in mehreren der im Folgenden genannten Lehr- und Forschungsgebiete tätig sein: Theorie und Methoden für statistische Signalverarbeitung und statistisches Lernen Robustes, adaptives und erklärbares Deep Learning Hybride modellbasierte, datengesteuerte Inferenz und kausales Lernen Bioinspirierte Signal- und Informationsverarbeitung Intelligente Signalverarbeitung in verschiedenen Anwendungsbereichen der Elektrotechnik und Informationstechnologie (z. B. Automobilindustrie, Biomedizin, Produktion, Quantum) Bezüge zu den strategischen Profilbereichen der Universität, Aerospace Technologies, Biomedical Systems and Robotics for Health, Production Technologies und Quantum Technologies, sowie zu existierenden Verbünden, wie z. B. Quantum Human-Machine-Interface (QHMI), Graduiertenkolleg Intelligent Methods for Test and Reliability (GS-IMTR), Simulation Technology (SimTech) sind ebenso willkommen. Kooperation mit den Kolleginnen und Kollegen an der Fakultät, insbesondere im Bereich Deep Learning/KI, ist erwünscht. Von dem/der zukünftigen Stelleninhaber/-in wird eine Beteiligung und Mitgestaltung an der deutsch- und englischsprachigen Lehre in den Bachelor- und Master-Studiengängen der Fakultät, z.B. bei den fakultätsübergreifenden Lehrveranstaltungen auf dem Gebiet Deep Learning sowie aktive Drittmitteleinwerbung und die Mitwirkung an kollaborativen Forschungsvorhaben der Universität erwartet. Gesucht wird eine Persönlichkeit, die durch hochrangige wissenschaftliche Leistungen, insbesondere in einem Kerngebiet der Intelligenten Signalverarbeitung, mit internationaler Sichtbarkeit hervorragend ausgewiesen sein soll. Für eine qualitative Bewertung Ihrer bisherigen Leistungen bitten wir Sie, eine maximal einseitige Beschreibung Ihrer drei wichtigsten wissenschaftlichen Erfolge beizufügen. Denkbar sind z. B. Erfolge aus den Bereichen Forschung, Lehre, Wissenschaft und Gesellschaft, Wissensund Technologietransfer, Erfindungen und Patente, Softwareentwicklung oder Ausgründungen. Es gelten die Einstellungsvoraussetzungen der 47 und 50 LHG Baden-Württemberg. Bewerbungen sind mit den üblichen Unterlagen (Anschreiben, CV, Lehr- und Forschungskonzept, Publikationen, einer Auflistung der eingeworbenen Drittmittel, Zeugnisse und Urkunden) webbasiert unter bis zum 17.05.2026 erwünscht, adressiert an den Prodekan der Fakultät Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik, Herrn Prof. Krzysztof Rudion. Bei inhaltlichen Rückfragen zur Ausschreibung wenden Sie sich bitte an Prof. Stephan ten Brink, Institut für Nachrichtenübertragung, E-Mail: Die Universität Stuttgart verfügt über ein Dual Career Programm zur Unterstützung der Partnerinnen und Partner berufener Personen: uni-stuttgart.de/dual-career. Informationen zum Umgang mit Bewerberinnen- und Bewerberdaten nach Art. 13 DSGVO finden Sie unter uni-stuttgart.de/datenschutz/bewerbung. Uni Stuttgart - ZertifikatDie Universität Stuttgart möchte den Anteil der Frauen im wissenschaftlichen Bereich erhöhen und ist deshalb an Bewerbungen von Wissenschaftlerinnen besonders interessiert. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung vorrangig eingestellt.